¡Nunca se entrenó ninguna red neuronal! Un modelo grande escribe reglas de control a mano y entra en la industria de la dinámica de fluidos: ejecuta toda la estrategia por solo 14 dólares. El exmiembro clave del equipo de postentrenamiento de OpenAI, Weng Jiayi, acaba de demostrar que «un modelo grande puede completar juegos de Atari solo escribiendo código». Ahora, el investigador Paul Garnier ha aplicado este método al campo aún más exigente del control de dinámica de fluidos. Nunca se entrenó ninguna red neuronal. Simplemente se utilizó a Codex 5.5 como programador, observando grabaciones de simulaciones de fluidos y reescribiendo repetidamente scripts en Python. Con estas reglas de control escritas a mano, la IA superó en más de la mitad de los escenarios a los mejores métodos de aprendizaje por refuerzo profundo (DRL) en más de diez pruebas físicas. Reducir la resistencia de automóviles, calmar la turbulencia en tuberías: antes, la industria solo podía lograrlo mediante el gasto masivo de poder computacional para entrenar modelos negros incomprensibles que controlaban válvulas de flujo. Codex evitó este callejón sin salida. Las reglas que escribió son extremadamente claras, por ejemplo: «Retrasa el chorro cuando la curvatura local sea demasiado grande». Decenas de líneas de código corto, con conocimiento físico incorporado, reemplazan directamente el intento y error ciego de las redes neuronales. Al reemplazar el modelo negro por código, se eliminó la debilidad rígida y frágil de las redes neuronales. Anteriormente, cualquier pequeño cambio en el hardware (por ejemplo, cambiar de 5 a 10 boquillas de control) hacía que el modelo anterior se volviera inútil, obligando a reinvertir dinero en el entrenamiento. Ahora, simplemente se modifica una constante en el código y el sistema se adapta instantáneamente a nuevos dispositivos. Cuando el tiempo de prueba se extendió cuatro veces, los modelos tradicionales de DRL, que salían fuera de su experiencia, colapsaron por completo; pero el código escrito por el modelo grande, que sigue directamente la lógica física, funcionó con estabilidad constante. Para ejecutar toda esta estrategia de control, el modelo grande consumió solo 21,25 millones de tokens, con un costo total inferior a 14 dólares. #AI #AIAgent

🚀 Andrej Karpathy, excofundador de OpenAI, se une a Anthropic El cambio refuerza la competitividad por talento en IA en un momento clave para los LLM. Karpathy destaca que los próximos años serán "especialmente formativos". Mantiene su compromiso con la educación, planeando retomar su labor en esa área. La llegada de Karpathy a Anthropic es un indicador del talento que atrae la empresa en el campo de la IA.

ANDREJ KARPATHY, COFUNDADOR DE OPENAI, SE UNE A ANTHROPIC: X

Karpathy acaba de unirse a Anthropic. El profesor favorito de la IA y cofundador de OpenAI vuelve a la vanguardia. El exdirector de IA de Tesla, quien hizo que los transformadores cobraran vida para millones, se sumerge en investigación y desarrollo a tiempo completo. Lo que significa para la industria: > Anthropic da un salto enorme con talento de élite para modelos más seguros y potentes. > La guerra por el talento se intensifica mientras las mentes más destacadas eligen su campo de batalla. > La educación llega a la vanguardia, trayendo avances más claros para todos. > La carrera completa se acelera con modelos más rápidos y sistemas más inteligentes en camino. En resumen: Señal muy alcista para la IA. El talento fluye hacia donde hay acción, y la próxima ola será salvaje.

Gemini, OpenAI, Anthropic y Grok están creando lo mismo a una velocidad récord. ¿En qué momento esta tecnología se commoditizará por completo? Tiene sentido que Anthropic y OpenAI se apresuren a salir a bolsa.

Claude miente más cuando tiene "miedo". Esto no es ciencia ficción. Es lo que la propia Anthropic descubrió al mapear los estados internos del modelo. El video con subtítulos en portugués se volvió loco 👇

El Vaticano va a establecer normas para la IA ⛪️ La primera encíclica del Papa León XIV se publicará oficialmente el 25 de mayo La encíclica, titulada «Magnifica Humanitas» (La magnífica humanidad), tiene como tema central cómo proteger la dignidad humana en la era de la inteligencia artificial. El documento fue firmado el 15 de mayo, en el aniversario número 135 de la publicación de la encíclica «Rerum Novarum» por el Papa León XIII en 1891. La ceremonia de lanzamiento se llevará a cabo en el Salón del Sínodo del Vaticano, donde Chris Olah, cofundador de Anthropic, participará como orador invitado. Es la primera vez en los 2000 años de historia católica que un Papa y un laboratorio de inteligencia artificial de primer nivel emiten conjuntamente un documento importante. La Santa Sede considera la inteligencia artificial como una nueva revolución industrial, y esta encíclica se considera la respuesta oficial de la Iglesia.

🚨 Anthropic adquirió Stainless API, la empresa que desarrollaba todas las herramientas oficiales de integración para Claude. ✅ ¿Por qué es importante esto? Porque el futuro de la inteligencia artificial ya no es solo un “chatbot”, sino agentes de IA que pueden utilizar aplicaciones y archivos. ✅ ¿Qué hace Stainless? Desarrolla sistemas que permiten a Claude conectarse fácilmente con: • Python • TypeScript • GitHub